MPAI approva la versione 2.0 dello standard Company Performance Prediction e apre un nuovo ciclo quinquennale di sviluppo degli standard per l’intelligenza artificiale
Nel corso della 63ª Assemblea Generale, MPAI ha approvato la versione 2.0 dello standard Company Performance Prediction, segnando un passaggio rilevante nell’evoluzione delle attività dell’organizzazione.
La nuova versione dello standard sarà presentata pubblicamente online il 30 gennaio 2026 alle ore 16 UTC e rappresenta un’evoluzione sostanziale rispetto all’edizione pubblicata nel 2021.
Company Performance Prediction V2.0 introduce un modello più articolato per la valutazione delle prestazioni aziendali su un orizzonte temporale definito, basato su un insieme strutturato di informazioni relative a governance, finanza e rischio.
I dati di governance e finanziari sono descritti secondo standard internazionalmente riconosciuti, mentre i rischi vengono distinti in due categorie.
I rischi primari sono quelli per i quali esistono modelli di rete neurale utilizzabili nel rispetto delle normative vigenti nei diversi contesti giuridici. I rischi secondari derivano invece da dichiarazioni aziendali e fanno riferimento alla tassonomia CUI-CPP.
Il nuovo standard si basa sull’AI Framework MPAI e definisce un flusso di lavoro che consente l’inizializzazione, l’esecuzione e la configurazione dinamica di workflow di intelligenza artificiale composti da moduli interconnessi.
Gli input includono l’orizzonte temporale di previsione, i descrittori finanziari, i descrittori di governance e le informazioni sui rischi primari e secondari.
Gli output comprendono indicatori strutturati relativi alla solidità dell’organizzazione, alla probabilità di default, alla probabilità di discontinuità operativa e all’impatto dei diversi fattori di rischio.
Tra gli elementi di maggiore rilievo introdotti dalla versione 2.0 figura la definizione del Machine Learning Object, un costrutto pensato per qualificare formalmente i modelli di apprendimento automatico in relazione all’uso consentito nei diversi ordinamenti.
Il Machine Learning Object include informazioni sul tipo di modello, sul formato, sul framework utilizzato, sui requisiti di interoperabilità e sugli aspetti regolatori, con riferimenti espliciti a normative quali AI Act, GDPR, Data Act ed EBSI. Viene inoltre prevista l’indicazione della validità della certificazione e delle condizioni di utilizzo del modello.
Il sistema di valutazione definito da CUI-CPP V2.0 consente di analizzare in modo strutturato sia i rischi finanziari sia quelli legati alla governance, alla sicurezza informatica e agli impatti climatici.
I risultati includono indicatori quantitativi sulla probabilità di default, sulla probabilità di discontinuità e sulla rilevanza dei singoli descrittori, rappresentati anche attraverso modelli multidimensionali che permettono di correlare rischi, cause e impatti.
Nel corso dell’Assemblea è stato inoltre tracciato il bilancio dei primi cinque anni di attività di MPAI e avviato ufficialmente un nuovo ciclo quinquennale. L’organizzazione ha consolidato nel tempo un portafoglio di standard che copre ambiti quali audio, finanza, veicoli connessi, interazione uomo-macchina, metaverso, tracciabilità dei modelli neurali, descrizione di oggetti e scene, avatar digitali, gaming e video.
Otto standard MPAI sono già stati adottati da IEEE senza modifiche, a conferma della solidità del lavoro svolto.
Parallelamente, sono in corso nuove attività nei settori della sanità, della codifica video end-to-end, dell’intrattenimento dal vivo e delle architetture agentiche per il metaverso. S
ono inoltre in fase di estensione diversi standard esistenti, in particolare nei campi dell’audio immersivo, della sicurezza e delle applicazioni finanziarie.
L’approccio modulare adottato da MPAI consente l’integrazione di tecnologie provenienti da più standard, favorendo la costruzione di un ecosistema coerente e interoperabile.
Nel periodo compreso tra dicembre 2025 e gennaio 2026 si sono svolti nuovi incontri tecnici.
Le sessioni erano riservate ai membri MPAI, con alcune riunioni aperte anche a soggetti esterni interessati, previa registrazione.
MPAI conferma così il proprio ruolo di organizzazione internazionale, indipendente e senza fini di lucro, impegnata nello sviluppo di standard per un utilizzo affidabile, regolato e interoperabile dell’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di favorire un’adozione tecnologica sostenibile e trasparente nei diversi settori applicativi.
Sinossi
MPAI annuncia l’approvazione della versione 2.0 dello standard Company Performance Prediction, che introduce un modello evoluto per la valutazione delle prestazioni aziendali basato su governance, dati finanziari e analisi dei rischi. Il nuovo standard rafforza l’integrazione tra intelligenza artificiale e conformità normativa, definendo strumenti avanzati per la previsione di default e discontinuità operative. L’aggiornamento si inserisce all’avvio di un nuovo ciclo quinquennale di attività MPAI, orientato allo sviluppo di standard interoperabili per l’AI in ambiti industriali, finanziari e multimediali.
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